最近学习遇到了代价函数，在网上搜索整理了几个容易混淆的概念： 一 定义 损失函数定义在单个样本上，算的是一个样本的误差。 代价函数定义在整个训练集上，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。 目标函数定义为最终需要优化的函数，等于经验风险 结构风险 也就是Cost Function 正则化项 。 损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，对于目标函数来说在有约束条件 ...
2020-10-24 21:09 0 630 推荐指数：
损失函数(Loss/Error Function): 计算单个训练集的误差，例如：欧氏距离，交叉熵，对比损失，合页损失 代价函数(Cost Function): 计算整个训练集所有损失之和的平均值 至于目标函数(Objective function)，字面一些，就是有某个（最优 ...
注：代价函数（有的地方也叫损失函数，Loss Function）在机器学习中的每一种算法中都很重要，因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合时添加的正则化项也是加在代价函数后面的。在学习相关算法的过程中，对代价函数的理解也在不断的加深 ...
代价函数（有的地方也叫损失函数，Loss Function）在机器学习中的每一种算法中都很重要，因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合时添加的正则化项也是加在代价函数后面的。在学习相关算法的过程中，对代价函数的理解也在不断的加深 ...
。 最小二乘法构建损失函数 最小二乘法也一种优化方法，用于求得目标函数的最优值。简单 ...
http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 损失函数可以看做 误差部分(loss term) + 正则化部分 ...
http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 损失函数可以看做 误差 ...
线性回归中提到最小二乘损失函数及其相关知识。对于这一部分知识不清楚的同学可以参考上一篇文章《线性回归、梯度下降》。本篇文章主要讲解使用最小二乘法法构建损失函数和最小化损失函数的方法。 最小二乘法构建损失函数 最小二乘法也一种优化方法，用于求得目标函数的最优值。简单的说 ...
通常而言，损失函数由损失项(loss term)和正则项(regularization term)组成。发现一份不错的介绍资料： http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures ...
